Recruit Marker(リクルートマーカー)｜候補者ニーズをもとに、最適な訴求とアプローチで隠れた優秀層と出会える

人材エージェント向け既存の採用媒体では差がつかない時代に

独自の候補者データベース

紹介決定が安定する独自DBの作り方とは？

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Problem

こんな課題はありませんか？

登録者DBや採用媒体だけでは同じ候補者ばかり
複数社からの同時スカウトで、返信がこない
新しい母集団を作れず活動が頭打ちに

「見込み企業はあるのに、紹介できる人がいない」多くのエージェントが直面するその課題を、一気に解決！

Key Feature for Recruit Marker

新規リーチ×インテントで、
紹介決定率を高める3つの仕組み

01

独自データベースで
新しい候補者に出会える

Recruit Markerが保有する950万規模のデータベースから、採用媒体や自社登録の外側にいる層へリーチできます。さらに、候補者の関心・発信・プロフィール更新や、所属企業の動向など複数のインテント情報を掛け合わせて、条件に合う“紹介につながりやすい”候補者を見極めて提示。これまで接点を持てなかった層との出会いを継続的に生み出せます。
02

インテントの変化を捉え
動くタイミングを
逃さない

SNSでの発信やプロフィールの更新、情報閲覧の動きから、転職意欲が高まり始めた“兆し”を検知。「誰を」「いつ」スカウトすべきかを可視化します。さらに、候補者の所属企業の動向（例：組織改編・人事異動・M&A・事業方針の変化）もインテントとして取り込み、個人の変化 × 所属企業の変化の両面から“今”の確度を見極めます。まだ転職市場に現れていない段階で先んじて接点を創ることで、返信率・面談化率・紹介決定率の向上が期待できます。
03

反応率を左右する
伝え方で差をつける

候補者の関心テーマやキャリア志向、直近の行動に基づき、AIがスカウト文面・送信タイミングを提案。定型文ではなく一人ひとりに合わせたコミュニケーションで、返信率と面談化率を高めます。さらに、接点のシーケンス（例：初回スカウト→リマインド→別チャネル）を事前に設計しておけば、条件に合致した候補者を検知したタイミングで自動実行も。少ない工数で、スカウトから紹介までの歩留まりを改善します。